第九章 仿人智能控制v2分析
第六章 仿人智能控制
6.2.2 智能开关控制器的设计示例
设被控量为电加热炉的温度，控制量为电压u(t)， 其波形如左图所示。其中T为控制周期，t0为控制输出 时间或称开关接通时间。右图给出了开关控制过程中的 一段温度误差曲线。
u (t )
e (t )
U 0
t0
T
t
0
t1
t2
t3 t4
t
控制电压波形图
温度误差变化曲线
设k是当前采样时刻，e(k)表示当前时刻的误差， △e(k)表示当前时刻误差的变化。根据前一节的分析， 特征变量有如下特征：
ek ek ek 1
ek 1 ek 1 ek 2
2 ek ek ek 1 ek 2ek 1 ek 2
（1）e e 误差e同误差变化 e 之积构成了一个新的描述系 统动态过程的特征变量，利用该特征变量的取值是否 大于零，可以描述系统动态过程误差变化的趋势。 动态系统响应曲线的不同阶段，特征变量 e e 的取值符号由下表给出。
y
1.0
ess 0 ess1 ess 2
y ss 2
yss1 yss 0
0
t
比例反馈控制响应曲线
由右图可以看出：
ssn 0 静差 实际上，为保证静态精度的要求，只要选择n足够 大即可。例如原比例控制静差为ess0=20%，yss0=80%， 若精度要求为1%，只须取n=2，稳态误差变为0.8%，已 能满足要求。
6.1.2 仿人智能控制行为的特征变量
为了有效地模拟人的智能控制行为，并应用计 算机实现智能控制，必须通过一些变量来描述控制 系统的动态行为，表征其动态特征。
通常，系统输出和给定值之间的误差e和误差变化e 比较容易得到，都可以用作控制器的输入变量。但 如果只根据误差e的大小进行控制，那么对于一些复 杂系统，则很难收到满意的控制效果。
仿人机器人的智能控制与路径规划技术研究
仿人机器人的智能控制与路径规划技术研究智能控制与路径规划是仿人机器人研究中关键的技术之一。
本文将探讨如何实现仿人机器人的智能控制与路径规划，并分析其应用前景。
随着科技的发展，仿人机器人在现实生活和工业领域中被广泛应用。
智能控制与路径规划是确保仿人机器人能够高效地完成任务的关键技术。
首先，智能控制是实现仿人机器人动作的基础。
传感器、执行器和控制算法是智能控制的关键组成部分。
传感器用于获取环境信息，执行器用于执行指令，而控制算法则根据传感器的反馈信号进行决策和控制。
传感器的种类包括视觉传感器、声音传感器、力传感器等，它们可以帮助机器人感知周围的环境和物体。
执行器负责机器人的运动，如关节驱动器和轮式底盘。
在智能控制中，控制算法的设计很重要，可以采用传统的PID控制算法，也可以采用更高级的自适应控制算法，如模糊控制、神经网络控制等。
其次，路径规划是使仿人机器人能够从起始位置到目标位置的过程中选择最佳路径的技术。
路径规划需要考虑到环境的约束条件、机器人的动态限制以及任务的优化目标。
常用的路径规划算法有A*算法、Dijkstra算法、遗传算法等。
这些算法可以根据不同的情况选择最合适的路径，使机器人能够高效地完成任务。
此外，路径规划还可以考虑到动态环境中的避障问题，以确保机器人能够安全地穿越复杂的环境。
对于复杂的环境地形，例如户外环境，路径规划算法需要考虑到地形的信息，避免机器人陷入困境。
智能控制与路径规划技术在各个领域中有着广泛的应用。
在生活领域，仿人机器人被用于辅助老人日常生活，帮助他们从床上转移到轮椅上，或者做一些简单的家务。
在工业领域，仿人机器人可以在生产线上执行重复性的任务，如装配、焊接等，提高生产效率和质量。
在医疗领域，仿人机器人被用于手术辅助、康复训练等，增加手术的精确性和减少对人体的侵入性。
在军事领域，仿人机器人可以用于救援任务、无人侦查等，减少士兵在危险环境下的风险。
然而，智能控制与路径规划技术仍面临一些挑战。
《智能控制基础》第5章仿人智能控制-清华大学出版社
传统控制中以经典的时域性能指标和最优控制
的误差泛函积分评价指标系统进行的设计非常重要， e
但也存在着很大的局限性。经典的时域性能指标非
常直观，但不能直接用于设计，只能作为设计结束
后的评价。传统的单模态控制方式在设计时无法兼
顾所有的指标。最优控制的误差泛函积分评价指标
t
虽然可直接参与设计，但只能在各经典的时域性能
如图5-6中曲线（a）+（b）表明了一个
e
理想的定值控制过程；曲线（b）则为一个
理想的伺服控制的动态过程。如果以这样的
(a)
运动轨迹作为设计智能控制器的目标，理想
的情况就是，控制器迫使系统的动态特性在
该轨迹上滑动。但由于被控对象具有不确定
性和未知性，实际上运动的轨迹只可能处在
这条理想曲线周围的一曲柱中（对（e e ）
5.2.2 仿人智能控制的设计方法
控制系统的设计是在离线的情况下进行的。建立什么样的模型、以何种程 度反映实际被控对象来进行控制器的设计，是控制系统设计方法首先应当解决 的关键问题之一。然而，大多数的实际被控对象都具有非线性、时变性和不确 定性，要建立准确而又便于智能控制设计方法利用的模型非常困难。但是，控 制系统数学模型的“类等效”模型简化方法为设计者提供了一个十分有效的途 径。
仿人机器人的偏摆力矩智能控制及能效优化方法
研究历程
介绍仿人机器人的研究历 程，包括早期研究、技术 突破和当前研究热点等。
研究挑战
阐述仿人机器人在运动控 制、感知与认知、人机交 互等方面面临的挑战和问 题。
偏摆力矩智能控制意义
偏摆力矩定义
偏摆力矩是指机器人在行 走、跑步等运动中产生的 身体姿态调整所需的力矩 。
智能控制意义
强调偏摆力矩智能控制在 提高仿人机器人运动稳定 性、适应性和效率等方面 的重要意义。
结果应用与推广
将实验结果应用于实际机器人系 统中，验证其实际效果并进行优 化改进，推动仿人机器人的技术 进步和应用拓展。
06
结论与展望
研究成果总结回顾
偏摆力矩智能控制
本研究成功实现了仿人 机器人的偏摆力矩智能 控制，提高了机器人在 复杂环境中的稳定性和 灵活性。
能效优化方法
通过引入先进的能效优 化算法，本研究显著提 升了仿人机器人的能量 利用效率，延长了机器 人的工作时间。
动力学模型构建与分析
刚体动力学模型
考虑机器人的惯性、重力、关节驱动 力矩等因素，建立机器人的刚体动力 学模型。
柔性体动力学模型
模型参数辨识
通过实验数据辨识动力学模型中的参 数，提高模型的准确性。
考虑机器人结构的柔性和弹性变形， 建立更为精确的柔性体动力学模型。
模型验证与误差分析
模型验证方法
采用实验数据或仿真数据与模型预测数据进行对比，验证模型的准确性。
对比实验分析
与其他控制策略进行对比实验，评估所提策略的性能优势。
实时性能评估
在实际机器人系统中实施所提策略，评估实时性能表现。
04
能效优化方法研究
基于遗传算法参数寻优
。
参数编码与解码
仿人智能PID控制
仿人智能PID控制器设计摘要：PID控制算法简单，参数调整方便，应用广泛。
但是常规的PID控制器参数往往整定不良、性能欠佳，对运行工况的适应性很差。
该文设计的仿人智能PID控制器用正态函数拟和模糊控制规则，辅以根据误差和误差变化率的调整，能根据实际情况调整和完善PID 参数，具有鲁棒性强，响应速度快，稳态精度高等优点。
该方法在导弹自动驾驶仪的设计中有很好的应用效果。
关键词：控制器；模糊控制；自动驾驶仪；仿真1 引言据统计，工业控制的控制器中PID类控制器占90％上。
PID控制器是最早出现的控制器类型，因其结构简单，各个控制器参数有着明显的物理意义，调整方便，所以这类控制器很受工程技术人员的欢迎。
随着控制理论的发展，出现了各种分支，如专家系统、模糊逻辑、神经网络、灰色系统理论等，它们和传统的PID控制策略相结合又派生出各种新型的PID 控制器，大大改进了传统PID控制器的性能。
本文设计的仿人智能PID 控制器把模糊控制规则函数化。
能根据实际情况自动调整和完善PID参数的控制规则实现在线调整PID参数。
2 设计仿人智能PID控制器的参数PID控制器的控制量的表达形式一般是：u = k p*error+k i*errori+k d*errord (1)仿人智能 PID控制器的参数整定是找到PID控制的三个参数kp 、ki、kd与误差e、误差变化率ē之间的关系，在运行中不断检测 e和ē；，根据控制原理对kp 、ki、kd进行在线修改以满足不同 e和ē时对控制参数的不同要求，而使得被控对象具有良好的动态、静态性能。
2.1 仿人智能 PID控制器参数的设计原则从系统的稳定性、响应速度、超调量和稳态精度等方面考虑kp 、ki、kd的作用如下：1)比例系数k p的作用是加快系统的响应速度，提高系统的调节精度。
k p越大，系统的响应速度越快，系统的调节精度越高，但易产生超调，甚至会导致系统不稳定。
kp取值过小。
则系统响应速度缓慢。
仿人智能控制基本原理
五 仿人智能控制基本原理源自在仿人智能控制原型算法中，控制策略与控制模 态的选择和确定，是依据误差变化趋势的特征进 行的，而这些确定误差变化趋势特征的集合，反 映在误差相平面上的全部特征，构成了整个控制 决策的依据，我们称之为特征模型。这与人控制 器拥有并依据先验知识进行控制的方式类似。 依据特征模型选择确定控制模态，这种决策推理 和信息处理的行为与人的直觉推理过程，即从 “认知到判断”再从“判断到操作”的决策推理 过程十分接近。
图3-3 仿人智能控制器 原形的动态特性
它表明了当系统受到 阶跃干扰的作用，输出响 应偏离给定值时，仿人智 能控制器在误差输入的作 用下，产生的控制输出与 误差响应的对应关系。 。
em3 em2
em1 e
t
u01 u02
u
t
B)抑制系数k偏小
五 仿人智能控制基本原理
2.2 动态特性分析
当抑制系数k取得偏大时，如图a）所示，误 差的动态响应将呈现过零的衰减振荡形式。 控制器相应的输出则呈现出以保持值u0i为中 心的反转锯齿状。当误差向偏离给定值的方 向变化时，控制器输出将在保持值u0i上叠加 一个与误差成比例的控制增量，即u = u0i + Kp e。当误差的变化指向给定值时，控制器 输出保持值u0i，随着误差曲线的衰减，保持 值u0i将趋向于一个稳定的值。
2.1 基本算法和静特性
图a）为保持模态中抑制系数k偏大时控制器的 静特性图 oa段—比例控制模式 ab段—增益抑制 bc段—开环保持模式 cd→df→fg段—第2个控制周期
五 仿人智能控制基本原理
2.1 基本算法和静特性
图b）为保持模态中抑制系数k偏小时控制 器的静特性图， oa→ab→bc段—第1个控制周期 cd→df→fg段—第2个控制周期 抑制系数k取得恰倒好处时
仿人机器人控制系统设计与姿态控制方法
仿人机器人控制系统设计与姿态控制方法目录仿人机器人控制系统设计姿态控制方法控制算法实现姿态调整实验结论与展望仿人机器人控制系统设计仿人机器人控制系统的设计主要包括硬件和软件两部分。
硬件部分包括传感器、执行器、控制器等，软件部分包括控制算法、人机交互等。
0102控制系统的设计需要根据仿人机器人的运动特性和任务需求进行优化。
03控制系统的设计需要考虑安全性、可靠性和实时性等方面的要求。
041 42536传感器：用于检测机器人的姿态、速度和位置等信息处理器：负责控制算法的执行和机器人的运动控制驱动器：用于驱动机器人的关节运动通信模块：用于与其他设备进行通信和信息交换电源：为整个控制系统提供电力支持控制软件：实现控制算法的设计和实现0102030405系统集成优化：提高系统集成度和可靠性05控制算法优化：提高控制算法的效率和适应性06执行器优化：提高执行器速度和精度03反馈优化：提高反馈速度和准确性04传感器优化：提高传感器精度和响应速度01控制器优化：提高控制器性能和稳定性02姿态控制方法0102030405模糊控制和神经网络控制可以模仿人类的思维方式，实现更智能的姿态控制。
自适应控制可以根据机器人的工作环境和任务需求进行自动调整，提高控制效果。
P I D控制是最常用的姿态控制方法，具有简单、可靠、易于实现的优点。
姿态控制方法主要包括P I D控制、自适应控制、模糊控制和神经网络控制等。
姿态控制是机器人控制系统的重要组成部分，用于控制机器人的位置、速度和加速度。
PID控制算法：基于比例、积分、微分三个环节的控制算法，具有较强的鲁棒性和适应性。
01模糊控制算法：利用模糊逻辑对系统进行控制，具有较强的容错性和自适应性。
03滑模控制算法：利用滑模变结构控制理论，实现系统的快速响应和稳定性。
05自适应控制算法：根据系统状态和扰动情况，自动调整控制参数，实现最优控制。
02神经网络控制算法：利用神经网络对系统进行建模和控制，具有较强的学习能力和自适应性。
智能控制导论课程论文-_关于仿人智能控制的研究_
智能控制导论课程论文题目：_______关于仿人智能控制的研究_____教务处制目录摘要 (3)一，关于仿人智能控制的简介 (3)二，仿人智能的应用目的及其价值 (3)三，仿人智能控制的基础研究 (3)四，仿人智能的发展研究方向 (4)1，工业机器人的仿人智能控制 (4)2，双足机器人动态步行仿人智能控制 (5)3，基于ＡＲＭ的仿人机器人及其控制平台研究 (8)五，结论：仿人智能控制的研究与实现 (10)引用查阅文献 (10)关于仿人智能控制（HISC）的研究摘要：针对现代社会的发展，人类用到的智能控制越来越多，涉及的范围广，专业的研究非常深入。
但人类发现不可能缺少人类去进行的一些控制时，就需要到仿人智能控制了。
仿人智能控制在很久以前就有人开始进行研究，并取得一定的成果，例如79年周其鉴教授提出了仿人智能控制的基本算法。
仿人智能控制是非常的复杂的，所以一般都是专攻的方法去进行开发其控制的方向。
仿人智能控制在现行社会中非常重要，能代替人类解决问题的同时效率也比人类要高，所以仿人智能控制在未来将会更加的重要，影响更加大。
本文将会介绍仿人智能控制的基本算法，以及3种在仿人智能控制中起重要作用的专攻方向作为例子。
一，关于仿人智能控制的简介在普通印象中，仿人智能就是模仿人类的行为动作。
但事实上仿人智能里面不仅仅只是仿人动作的仿生学，还包括人类的智能思考及反应等的人类思维层面的模仿。
仿人智能中，人类的智能思考及反应动作等都被应用于军事，工业或民用中。
而仿人智能的复杂程度难以想象，所以只能通过人类的研究来解锁他在机械中的应用。
现有仿人机器人系统的主要缺陷是对环境的适应性和学习能力的不足。
机器的智能来源于与外界环境的相互作用，同时也反映在对作业的独立完成度上。
机器人学习控制技术是实现仿人机器人在结构和非结构环境下实现智能化控制的一项重要技术。
但是由于受到传感器噪音，随机运动，在线学习方式以及训练时间的限制，学习控制的实时性还不能令人满意。
仿人智能控制
仿人智能控制仿人智能控制是仿效人的政行为而进行控制和决策，即在宏观结构上和功能上对人的控制进行模拟。
开展仿人智能控制的研究，是目前智能控制的一个重要研究方向。
1.仿人智能控制的原理1.1 仿人智能控制的基本思想传统的PID控制是一种反馈控制，存在着按偏差的比例、积分和微分三种控制作用。
比例：偏差一产生，控制器就有控制作用，使被控量想偏差减小的方向变化，器控制作用的强弱取决于比例系数Kp积分：它能对偏差进行记忆并积分，有利于消除静差，但作用太强，既Ti太大会是控制的动态性能变差，以至使系统不稳定。
微分：能敏感出偏差的变化趋势， To大可加快系统响应（使超调减小），但又会使系统抑制干扰的能力降低。
下面来分析一下PID控制中的三种控制作用的是指以及他们的功能与人的控制思维的某种智能差异，从而看出控制规律的智能化发展趋势。
1）比例；PID中实质是一种线性放大或缩小的作用，它类似于人的想象能力，可以把一个量想得大一些或小一些，但人的想象力是非线性的是变的，可根据情况灵活变化。
2）积分作用：对偏差信号的记忆功能（积分），人脑的记忆功能是人类的一种基本智能，人脑的记忆是具有某种选择性的。
可以记住有用的信息，而遗忘无用或长时间的信息，而PID中的积分是不加选择的长期记忆，其中包括对控制不利的信息，同比PID中不加选择的积分作用缺乏智能性。
3）微分：体现了信号的变化趋势，这种作用类似于人的预见性，但PID中的微分的预见性缺乏人的远见卓识，且对变化快的信号敏感，对变化慢的信号预见性差仿人智能控制的基本思想是指：在控制过程中利用计算机模拟人的控制行为能力，最大限度的识别和利用控制系统动态过程所提供的特征信息进行启发和直觉推理，从而实现对缺乏精确数学模型的对象进行有效的控制1.2 仿人智能行为的特征变量对系统动态特征的模式识别，主要是对动态模式的分类，根据系统偏差e及偏差变化△e以及由它们相应的组合的特征变量来划分动态特征模式，通过这些特征模式刻画动态系统的动态行为特征，以便作为智能控制决策的依据。
仿人智能控制算法
一、仿人智能控制算法1、原型算法控制机理仿人智能控制器的运行机理（1）比例控制模式。
当系统出现误差并且误差趋向增加时，即当e*e>0时，仿人智能控制器产生一个比例输出U=Kp*e,其中Kp为比例增益，大大超过传统比例控制器所允许的数值。
比例控制模式运行在e=0和e=em，1区间，em，1为误差出现的第一次极值。
当e达到了em，1以后，该闭环负反馈比例控制器立即结束，进入抑制过程。
（2）增益抑制控制模式。
这是当系统误差达到第一次极值时em，1以后所施加的一种阻尼作用，即把原来的高比例增益Kp乘上一个小于1的增益k，使其增益降低。
增益控制器有助于改善系统品质，增加稳定裕度。
（3）开环保持模式。
当到了一个新的位置以后，系统误差减小或误差保持为零，立即进入保持模式，减小控制作用，利用惯性让系统进入稳态。
这种仿人控制的智能算法以人对对象的观察、记忆、决策等智能作为基础，根据超调量、偏差及偏差的变化趋势来确定控制策略。
当系统的误差趋于增加或保持常值时，仿人智能控制器采用比例控制模式，产生强烈的控制作用，抑制系统的偏差增加或迫使系统的误差回零。
此时系统处于闭环状态；而在系统误差趋于减小或系统误差为零时，仿人智能控制器采用保持模式，进行观察，等一等，此时系统处于开环。
2原型算法的不足（1）按照原型算法，开始时偏差最大，控制输出量最大，oa段一直保持，直到出现超调，偏差过零点变为负时才变化为比例控制模式。
这种控制策略必然导致超调的产生，引起被控量的震荡。
正确的做法应该是随着偏差的减小，被控量趋向于恒定值，控制量应该逐渐减小，而不应该一直保持不变。
（2）在bc、de阶段，控制量应该也有所变化，不应一直保持不变。
（3）依赖于偏差和偏差的变化构成信息空间，确定动态特征信息，选择控制算法。
信息空间无论怎样细化（从双模到多模）都已引起控制系统在不同算法之间的频繁切换，同时抗噪声干扰性能差。
（4）采用变模控制的关键是按照要求各个模式区域之间不相互重叠，而且所有模式区域的总和应等于整个状态空间，因为一旦重叠，则会出现控制的二义性；或者出现不能覆盖的模式区域，则当系统的状态落入这个区域时就不会有相应的控制作用产生，更恶劣的情况是出现无法预计的控制作用。
仿人机器人控制系统设计与姿态控制方法
通信模块设计
要点一
总结词
通信模块是实现仿人机器人控制系统远程控制和数据传 输的关键部分。
要点二
详细描述
通信模块设计需要选择合适的通信协议，如蓝牙、WiFi、4G/5G等，以满足系统对远程控制和数据传输的需 求。同时，需要考虑通信距离、带宽、稳定性等因素， 以确保系统能够实现可靠的远程控制和数据传输。此外 ，还需要设计合适的接口电路和信号处理电路，以实现 通信信号的接收和发送。
传感器模块设计
总结词
传感器模块是仿人机器人控制系统的重要 部分，用于感知和反馈机器人的运动状态 和环境信息。
VS
详细描述
传感器模块设计需要选择合适的传感器， 如编码器、陀螺仪、加速度计等，以监测 机器人的位置、速度、姿态等信息。同时 ，需要对传感器进行精确校准和标定，以 确保采集数据的准确性和可靠性。此外， 还需要设计合适的接口电路和信号处理电 路，以实现传感器信号的采集和传输。
对基于模糊逻辑的姿态控制方法进行优劣分析。
基于神经网络的姿态控制方法
神经网络原理
介绍神经网络的基本原理，包括神经元、层和训练方法。
姿态控制模型
构建用于姿态控制的神经网络模型，并进行训练和测试。
优劣分析
对基于神经网络的姿态控制方法进行优劣分析。
05
仿人机器人实验与性能评 估
仿人机器人实验平台搭建
硬件选型
01
根据仿人机器人的设计要求，选择合适的伺服电机、传感器、
控制器等硬件设备。
控制系统设计
02
基于所选硬件，设计仿人机器人的控制系统，包括电机驱动、
运动控制、姿态调整等功能。
实验平台搭建
03
完成伺服电机、控制器、传感器等设备的安装与调试，构建仿
仿人智能控制在智能电气阀门定位器中的应用
万方数据 万方数据 万方数据 万方数据１９３４仪器仪表学报第３０卷ＰＡＮＧＹＢ，ＷＡＮＧＳＨ，ＣＨＥＮＧ、Ⅳ．ＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｓｍａｒｔｐｎｅｕｍａｔｉｃｖａｌｖｅｐｏｓｉｔｉｏｎｅｒｂａｓｅｄｏｎＦＦｐｒｏｔｏｃｏｌ［Ｊ１．ＣｈｉｎｅｓｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｃｉｅｎｔｉｆｉｃＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔ，２００ｌ，２２（３）：４９１－４９３．【６】钟盛辉．关于ＨＶＰ系列智能阀门定位器的研发【Ｊ】．自动化仪表，２００７，２８（９）：１２６—１２８．ＺＨＯＮＧＳＨＨ．ＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆＨＶＰｓｅｒｉｅｓｓｍａｒｔｖａｌｖｅｐｏｓｉｔｉｏｎｅｒ．［Ｊ］．ＰｒｏｃｅｓｓＡｕｔｏｍａｔｉｏｎＩｎｓｔｒｕ－ｍｅｎｔａｔｉｏｎ，２００７，２８（９）：１２６－１２８．【７】李祖枢．仿人智能控制【Ｍ】．国防工业出版社，２００３：９８—３１４．ＵＺＳＨ．Ｈｕｍａｎ・ｓｉｍｕｌａｔｅｄｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｃｏｎｔｒｏｉ［Ｍ１．Ｂｅｉ－ｊｉｎｇ：ＮａｔｉｏｎａｌＤｅｆｅｎｓｅＩｎｄｕｓｔｒｙＰｒｅｓｓ，２００３：９８－３１４．【８】ＮＥＬＤＥＲＪＡ，ＭＥＡＤＲ．Ａｓｉｍｐｌｅｘｍｅｔｈｏｄｆｏｒｆｕｎｃｔｉｏｎｍｉｎｉｍｉｚａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＣｏｍｐｕｔｅｒＪｏｕｒｎａｌ。
１９６５，７：３０８－３１３．作者简介吴朋，１９８３年于合肥工业大学获工学学士学位，２００２年于重庆大学获工学硕士学位，２００６年于重庆大学获工学博士学位。
现为重庆川仪自动化股份有限公司教授级高级Ｉ：程师，重庆大学兼职教授、博七生导帅，中陶仪器仪表学会常务理事、智能化仪表及其控制网络分会理事长。
主要研究方向为智能化仪表与控制网络。
Ｅ・ｍａｉｌ：ｗｕｐｅｎｇ＠ｓｉｃｃ．ｃｏｒｎ．ｃｎＷｕＰｅｎｇｒｅｃｅｉｖｅｄＢＳｃｆｒｏｍＨｅｆｅｉＩｎｄｕｓｔｒｉａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｉｎ１９８３，ｒｅｃｅｉｖｅｄＭＳｃａｎｄＰｈＤｂｏｔｈｆｒｏｍＣｈｏｎｇｑｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｉＩｌ２００２ａｎｄ２００６．ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｎｏｗｈｅｉｓｔｈｅｅｘｅｃｕｔｉｖｅｄｉｒｅｃ—ｔｏｒｏｆＣｈｉｎａＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔａｎｄＣｏｎｔｒｏｌＳｏｃｉｅｔｙ，ｔＩｌｅｄｉｒｅｃ—ｔｏｒ－ｇｅｎｅｒａｌｏｆＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔａｎｄＣｏｎｔｒｏｌＮｅｔｗｏｒｋＣｏｍｍｉｔｔｅｅ；ａｐｒｏｆｅｓｓｏｒｓｈｉｐｓｅｎｉｏｒｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎＣｈｏｎｇｑｉｎｇＣｈｕａｎｙｉＡｕｔｏｍａｔｉｏｎＣｏ．，Ｌｔｄ，ａｐｒｏｆｅｓｓｏｒａｎｄｓｕｐｅｒｖｉｓｏｒｆｏｒＰｈＤｓｔｕｄｅｎｔｉｎＣｈｏｎｇｑｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ．Ｈｉｓｍａｉｎｒｅｓｅａｒｃｈｆｉｅｌｄｉｓｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔａｎｄｃｏｎｔｒｏｌｎｅｔｗｏｒｋ．时光，２００４年于重庆大学获得学士学位，２００７年于重庆大学获得硕十学位，现为重庆大学博十研究生，主要研究方向为智能控制与进化算法。
仿生机器人中的智能控制算法研究
仿生机器人中的智能控制算法研究在现代技术的快速发展中，仿生机器人逐渐成为了人们关注的焦点。
仿生机器人是一种拥有高度智能和类人动作的机器人，它的智能控制算法是仿生机器人的核心技术之一。
通过仿生学原理，仿生机器人能够模仿自然界中各种生物的运动和行为，并将其应用到机器人的智能控制中，从而实现各种应用场景。
本文将重点介绍仿生机器人中的智能控制算法，包括基于生物联系和学习算法两个方面，以期为相关研究和应用提供一些参考。
一、基于生物联系的智能控制算法仿生机器人的最大特点就是利用生物联系设计算法，模仿自然界中生物的运动和行为，并将其应用到机器人中。
基于生物联系的智能控制算法主要包含两种，模仿控制和生物-机器人交互控制。
其中，模仿控制直接模仿生物的运动和行为，将其应用到机器人的运动控制中。
而生物-机器人交互控制则是通过人机交互的方式让机器人自主学习并完善自身的运动和行为。
1、模仿控制模仿控制是基于生物联系的一种传统的智能控制算法，其思路是直接模仿自然界中各种生物的运动和行为，并将其应用到机器人的运动控制中。
目前，模仿控制主要应用于复杂机器人的运动控制和动力学仿真研究。
例如，在仿生机器人的研究中，通过模仿昆虫的蚂蚁行为，实现了群体智能控制的目的，使机器人具有高度的自主性和集体协作能力。
2、生物-机器人交互控制生物-机器人交互控制是一种目前正变得流行起来的基于生物联系的智能控制算法。
通过模拟人机交互的方式，让机器人自主学习和完善自身的运动和行为。
该算法主要应用于机器人的运动控制、动力学仿真和行为识别等领域。
例如，在仿生机器人的研究中，生物-机器人交互控制应用于机器人的运动轨迹规划和交互控制，通过智能机器人的学习和交互，在控制算法和行为控制方面取得了很好的效果。
二、学习算法除了基于生物联系的智能控制算法外，学习算法也是仿生机器人智能控制的重要组成部分。
学习算法主要包括强化学习、支持向量机、神经网络等，是机器人智能控制的核心技术之一。
仿生机器人中感知控制模块的研究与探讨
仿生机器人中感知控制模块的研究与探讨第一章介绍近年来，仿生机器人逐渐走向人们的视野，成为人们关注的焦点。
仿生机器人是指通过对生物体特征和行为的模仿和应用，将生物的功能和性能转化为机器人的功能和性能。
其中感知控制模块是仿生机器人中不可或缺的一部分。
本文将重点探讨仿生机器人中感知控制模块的研究与探讨。
第二章仿生机器人感知控制模块简介感知控制模块是仿生机器人的核心模块之一。
主要是模仿人类的感知和控制系统，以实现机器人的自主感知和智能控制，其中感知和控制是相互关联、互为影响的。
一方面，感知控制模块可以通过感应周围环境的物理量，如声音、图像、磁场等，得到关于环境和任务的信息；另一方面，感知控制模块还可以用控制算法和方法，对任务和环境进行评估和判断，生成机器人的运动控制命令。
第三章仿生机器人感知控制模块设计感知控制模块的设计需要充分考虑仿生学、心理学、计算机科学等多学科的知识。
仿生学的研究对设计的启示很大，特别是关于仿生感知和控制的研究。
1. 直觉式控制方法直觉式飞行控制方法是一种将飞行员的直觉传递到飞行控制器上的技术。
利用模糊逻辑和遗传算法的方法，将人类直觉化为控制命令，实现一种更为人性化的控制方法。
2. 传感器网络设计传感器网络是感知控制模块实现感知的重要手段之一。
传感器网络在仿生机器人中的设计需要考虑到网络的可靠性、安全性和易维护性等方面的问题。
3. 深度学习算法设计深度学习技术是一种实现智能化的重要手段。
仿生机器人中，深度学习算法设计可以实现机器人图像和声音等感知信息的自动识别和分类，从而实现机器人的自主感知和智能控制。
第四章仿生机器人感知控制模块应用感知控制模块广泛应用于仿生机器人中的多个领域。
以下是几个具体的应用举例。
1. 机器人导航仿生机器人通过感知控制模块中的传感器网络，对周围环境进行感知和评估，利用控制算法和方法生成导航控制命令，实现自主导航。
2. 环境监测仿生机器人利用传感器组成的网络，对周围环境进行感知，通过深度学习算法进行数据处理和分析，可以实现环境监测的应用。
仿人智能控制器设计方法
仿人智能控制器设计方法
朱文琦
【期刊名称】《电器工业》
【年(卷),期】2010(000)012
【摘要】本文应用粗糙集理论,从原始数据中提取有用的知识或规则,从而建立一个仿人控制器的粗糙集模型.在建模过程中,首先用系统输人输出的采样数据构成原始信息表,然后离散化,再利用粗糙集算法得到系统粗糙集模型的不完备规则集,通过实验和线性插补法实现规则集完备化,最后完成仿人控制器的设计.
【总页数】4页(P41-44)
【作者】朱文琦
【作者单位】河南职业技术学院机电工程系
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于粒子群算法的四旋翼仿人智能控制器设计 [J], 雷建和;万斌;刘明;张栋
2.基于仿人智能控制的四旋翼飞行控制器设计 [J], 雷建和;宫汝林;刘明;胡廷轩
3.基于仿人智能的开关电源最优设计方法 [J], 王长富;罗晓沛
4.一种新型的仿人智能控制器的设计方法 [J], 涂亚庆;李祖枢
5.水泥工艺篦冷机的仿人智能控制器设计 [J], 廉国栋;王孝红;于宏亮
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几个不同点的分析
点a,b,F的值均等于y，但动态特征不同
点a: 系统偏差有偏离平衡点的趋势； 点b: 系统偏差有趋于平衡点的趋势； 点F:系统偏差恰好达到极值。
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9.1.3 系统特性的模式识别
根据输出偏差e和偏差变化Δe以及它们的 组合的特征变量，划分动态特征模式，特 征模式作为智能控制决策的依据。
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12条规则：
设k为当前采样时刻，e(k)为偏差，Δe(k）
为偏差变化率，U为全开控制量，T为控制
周期，t0为开关接通时间。 (1) if |e(k)|≥M e(k)>0
Δen*Δen-1>0 无极值 Δen*Δen-1<0 有极值 B点： Δen*Δen-1<0 ; en*Δen>0 C’点： Δen*Δen-1<0 ; en*Δen<0 B点之后，偏差趋于减小，C’点之后，偏差
逐渐加大。
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e / e 偏差变化的姿态
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智能开关控制的偏差变化分析
e(k) * e(k) 0 k (0,t1) 或 (t2,t3) e(k) * e(k) 0 k (t1,t2 ) 或 (t3,t4 )
过程为大惯性及纯滞后系统。采用产生式规则设 计智能开关控制。
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第九章 仿人智能控制
9.1 仿人智能控制的原理 9.1.1 基本思想 9.1.2 仿人智能控制行为的特征变量 9.1.3 系统特性的模式识别
9.2 几种仿人智能控制方案 9.2.1 仿人智能开关控制 9.2.2 仿人比例控制 9.2.3 仿人智能积分控制
9.3 专家PID控制
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智能控制的一个重要研究方向
智能控制，根本上是要仿效人的智能行为进行决策 和控制。
必要的训练之后，人实现的控制方法接近最优。 仿人智能控制不需要了解对象的结构、参数，即不
依赖于对象的数学模型，而是根据积累的经验和 知识进行在线的推理确定和变换控制策略。
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调节器参数的自动整定问题
PID需要试验加试凑方法整定。需要熟练的技 巧，并且相当费时。
传统PID调节器无自适应能力。 研究专家PID或者智能PID十分必要。
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9.1.1 基本思想
PID －比例，积分和微分控制器 反馈控制，按偏差调节
控制器作用
人脑
P: 比例，线性放大缩小 I: 积分，细调 D: 微分，变化趋势
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仿人控制基本思想： 利用计算机模拟人的控制行为功能，
最大限度地识别过程特征信息，进行启发 和自觉推理，对缺乏精确数学模型的对象 实现有效的控制 。
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Manlike ICFra bibliotek69.1.2 仿人智能控制行为的特征变量
图9.1 二阶系统的单位阶跃相应曲线
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制根据变化趋势调节的特点。
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人工控制，可以根据误差和误差变化率选择开关 接通的时间。
智能开关控制即是”考虑实际误差变化规律和被 控对象的特征，纯滞后及扰动等因素的开关控 制策略。”
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智能开关控制的控制电压和偏差变化曲线
与en*Δen联合使用，细化系统特征 例如，曲线BC(DE)中间一段，偏差变化较大
且偏差较大。 具体数值满足
en*Δen<0且b< e / e <a
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Δen/Δen-1 表征偏差局部变化趋势
Δen/Δen-1比值大,前期控制效果差
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>0
>0
<0
en*Δen <0
>0
<0
>0
<0
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en*Δen表征动态偏差变化情况
en*Δen>0 偏差加大, 偏差的绝对值逐渐增大 en*Δen<0 偏差减小, 偏差的绝对值逐渐减小
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Δen*Δen-1 表征极值
偏差: en=r-yn 偏差变化: Δen=en – en-1
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3) e*Δe
e*Δe的符号，表征动态偏差变化情况. >0, 离开平衡点 <0, 趋于平衡点
表9－1 特征变量的符号变化
OA段 AB段 BC段 CD段 DE段
en
>0 <0
<0
>0
>0
Δe
<0 <0
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Δ(Δe) 表征偏差变化的变化率 Δ(Δe)>0 超调阶段 ABC段 Δ(Δe)<0 回调阶段 CDE段
特征变量是对系统动态特性的一种定性与定量相 结合的描述，它体现了对人的形象思维的一种 模拟。
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9.1.3 仿人智能控制器的结构
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图9.3 多变量仿人智能控制器的结构
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其中，A,B是解析式、逻辑关系式和阈值集 的集合;F,H是以IF(特征)THEN(控制模式) 的形式写成的直觉推理规则集;V,W是以各 种线性、非线性函数写成的模式集，分别 存放于RB和DB中。ST产生的M进入DB取 代原有的控制参数集, MC产生输出u*，经 K输出u=Ku*，去控制被控对象G。
想象功能，具有非线性放大能力 记忆功能，选择性记忆能力 预见功能，远见卓识的预见能力
PID控制作用是优良控制的必要条件，非充分条件。
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PID的改进：
1．变增益控制（增益适应） 2. 智能积分（非线性积分） 3．智能采样控制等等
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9.2 几种仿人智能控制方案
9.2.1 仿人智能开关控制(Bang-Bang)控制 开关（on-off)控制—bang-bang控制，简单，
易于实现。 电加热炉的控制中常常应用。 问题：精度较低，系统振荡幅度较大。 分析：常规方法， 两态： 开、关；没有人工控